显然xrange更快,但我不知道为什么它更快(除了目前为止的传闻之外,没有证据表明它更快),或者除此之外还有什么不同
for i in range(0, 20):
for i in xrange(0, 20):
显然xrange更快,但我不知道为什么它更快(除了目前为止的传闻之外,没有证据表明它更快),或者除此之外还有什么不同
for i in range(0, 20):
for i in xrange(0, 20):
当前回答
在这个简单的示例中,您将发现xrange优于range的优势:
import timeit
t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in xrange(1, 100000000):
pass
t2 = timeit.default_timer()
print "time taken: ", (t2-t1) # 4.49153590202 seconds
t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in range(1, 100000000):
pass
t2 = timeit.default_timer()
print "time taken: ", (t2-t1) # 7.04547905922 seconds
在xrange的情况下,上面的示例没有反映出任何明显更好的内容。
现在看看下面的例子,与xrange相比,range真的很慢。
import timeit
t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in xrange(1, 100000000):
if i == 10000:
break
t2 = timeit.default_timer()
print "time taken: ", (t2-t1) # 0.000764846801758 seconds
t1 = timeit.default_timer()
a = 0
for i in range(1, 100000000):
if i == 10000:
break
t2 = timeit.default_timer()
print "time taken: ", (t2-t1) # 2.78506207466 seconds
使用range,它已经创建了一个从0到100000000的列表(耗时),但xrange是一个生成器,它只根据需要生成数字,也就是说,如果迭代继续的话。
在Python-3中,范围功能的实现与Python-2中的xrange功能的实现相同,而他们在Python-3中取消了xrange
快乐编码!!
其他回答
Range返回一个列表,而xrange返回一个xrange对象,该对象占用相同的内存,而不考虑范围大小,因为在这种情况下,每次迭代只生成一个元素并可用,而在使用Range的情况下,所有元素都会一次生成并在内存中可用。
记住,使用timeit模块测试哪一小段代码更快!
$ python -m timeit 'for i in range(1000000):' ' pass'
10 loops, best of 3: 90.5 msec per loop
$ python -m timeit 'for i in xrange(1000000):' ' pass'
10 loops, best of 3: 51.1 msec per loop
就我个人而言,我总是使用range(),除非我处理的是非常庞大的列表——正如你所看到的,从时间上看,对于一个百万条目的列表,额外的开销仅为0.04秒。正如Corey所指出的,在Python 3.0中,xrange()将消失,而range()无论如何都会给您带来不错的迭代器行为。
range生成整个列表并返回它。xrange不——它根据需要生成列表中的数字。
python中的xrange()和range()的工作方式与用户类似,但当我们讨论如何使用这两个函数分配内存时,就会出现不同。
当我们使用range()时,我们为它正在生成的所有变量分配内存,因此不建议与要生成的大量变量一起使用。
另一方面,xrange()一次只能生成一个特定的值,并且只能与for循环一起使用,以打印所需的所有值。
此外,if do list(xrange(…))将等同于range(…)。
所以列表很慢。
而且xrange确实没有完全完成序列
这就是为什么它不是一个列表,而是一个xrange对象